This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts which are set in abstract settings.
John A. Rice 在加州大学伯克利分校获得博士学位,并一直任教于该校统计系,现为该校统计学名誉教授。他是美国数理统计学会成员,发表过多篇理论和应用统计学论文,其研究兴趣集中于海量和需要高强度计算的随机数据的分析方法。
基本上翻译很好,排版很烂,可能是为了省钱,原书将近700页,翻译完了剩400多页,应该不中英文该有的差距,为了省页数牺牲了排版上的清晰度,这是中文翻译专业书的通病,每页满满登登毫无结构可言。同样低级错误很多,但不是翻译上的,基本是公式符号没抄明白,可惜了。建议双...
评分翻译的比较糟糕,而且没有随书光盘。 书中有很多翻译错误,本来原版有的数据光盘也被省了,说是可以从华章的网站上下载,可以还需要注册教师用户,要填写一大堆个人信息不说,还要在2到3个工作日内打电话过来确认。
评分翻译的比较糟糕,而且没有随书光盘。 书中有很多翻译错误,本来原版有的数据光盘也被省了,说是可以从华章的网站上下载,可以还需要注册教师用户,要填写一大堆个人信息不说,还要在2到3个工作日内打电话过来确认。
评分原书比较经典,很高兴有人翻译成中文,读来不用那么费劲,而且作者翻译质量很好,翻译内容精炼,排版比较漂亮,值得大家一读。本人从卓越网购买,不知道为什么当当网不给发货(非北京)。评论太短,只有再增加几个字。不晓得第一个述评的同行有没有读过这本书,翻译问题出现在...
评分本书的中文翻译版已由机械工业出版社出版,9787111336464。 本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中,强调了数据分析、图形工具和计算机技术,并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富,几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法,主要包括概率、随机变量、...
这本书的翻译质量,简直是教科书级别的典范。我阅读过很多国外引进的数理统计教材,很多在术语的本土化上都处理得相当粗糙,生硬的直译让人读起来佶屈聱牙。但这一本,简直是如行云流水般顺畅。那些晦涩的统计学术语,比如“一致性”、“有效性”、“渐近正态性”,在译者的笔下,都找到了既准确又符合中文表达习惯的对应词汇。这极大地提升了阅读效率,让我能够把精力集中在理解复杂的统计概念上,而不是纠结于那些别扭的句子结构。更难能可贵的是,即使在处理那些涉及复杂积分和高维向量的证明时,译者也保持了极高的清晰度。图表的标注也完全与正文同步,没有出现信息缺失或错位的情况。这种对细节的极致关注,无疑体现了译者对原著精神的深刻理解和对读者的尊重。对于非英语母语的学习者来说,一本优秀的翻译版本,其重要性不亚于原著本身。我可以毫不夸张地说,这本书的翻译质量,是它能够迅速成为我案头必备工具书的关键因素之一。
评分说实话,我拿到这本书的时候,心里是有些忐忑的。我的专业背景更偏向应用经济学,对纯粹的数学推导多少有些敬畏。然而,这本书的叙事方式成功地消解了我的恐惧。它不是那种冷冰冰的数学教科书,更像是一位经验丰富的导师在耳边细细讲解。书中对“数据分析”这一环节的强调,贯穿始终,这正是我所期望的。作者似乎非常注重统计方法与真实世界问题的连接,很多章节后面都附带着对特定领域(比如生物统计或金融建模)的简短应用案例分析。我特别喜欢它对贝叶斯方法的处理,没有过度沉溺于复杂的先验分布讨论,而是聚焦于如何通过数据更新信念这一核心思想,这种哲学层面的探讨,让原本枯燥的公式变得有血有肉。虽然篇幅不薄,但阅读体验却出奇地流畅,这归功于作者对逻辑链条的精妙把握。每当我觉得要被某个复杂的定理绕晕时,总能发现紧接着有一段“洞察”或者“回顾”的小节,帮助我重新定位。这本书的价值在于,它不仅教会了你“如何计算”,更教会了你“为何要这样计算”,这种思维方式的培养,对于任何希望在数据科学领域走得更远的人来说,都是无价之宝。
评分我一直在寻找一本能够跨越初级入门和前沿研究之间鸿沟的参考书,而这本书似乎正好填补了这一空白。它没有停留在对皮尔逊卡方检验或t检验的肤浅介绍,而是大胆地将一些更现代、更需要扎实理论支撑的主题纳入其中,比如非参数统计方法的介绍,以及对高维数据分析中维度灾难的初步探讨。我个人对统计决策论部分印象尤为深刻,作者没有将决策论仅仅视为一个独立的理论分支,而是将其作为理解各种估计方法优劣性的统一框架。书中对风险函数和最优决策规则的阐述,逻辑严密,层次分明,让人清晰地看到不同统计方法背后的权衡取舍。这对于我这种需要在实际工作中权衡模型复杂度和统计效率的研究人员来说,提供了非常宝贵的指导。此外,书中的习题设计也极具挑战性,它们往往不是简单的套公式计算,而是要求读者结合所学的理论知识,对一个更复杂的模型进行分析和优化。完成这些习题的过程,更像是一场智力上的“健行”,虽然辛苦,但收获的扎实感是无可替代的。
评分这本书的封面设计着实引人注目,那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体,散发出一种既严谨又不失现代感的学术气息。我第一次翻开它时,就被其清晰的章节划分和详实的内容所吸引。尽管我更偏爱定性分析领域,但这本书在基础概率论和数理统计原理的阐述上,确实做到了深入浅出。作者似乎深谙初学者的困惑,总能在关键的数学推导后,立刻跟进一个直观的例子,帮助我们理解那些抽象的公式背后的实际意义。比如,他们对最大似然估计的引入,不是直接抛出复杂的积分,而是通过一个简单的抛硬币模型,循序渐进地引导读者进入统计推断的世界。我尤其欣赏的是,书中对经典统计模型的介绍,比如线性回归和方差分析,不仅涵盖了理论基础,还巧妙地结合了现代计算工具的应用场景,虽然我还没来得及深入实践代码部分,但光是理论的梳理就让我受益匪浅。这本书的版面排布也十分考究,图表的质量非常高,那些统计分布的图形清晰锐利,即便是打印出来做笔记,也不会因为线条模糊而影响理解。总而言之,对于希望打下一个坚实数理统计基础的读者来说,这本书无疑提供了一个极佳的起点,它的严谨性保证了知识的准确性,而其教学上的巧妙设计,则最大程度地降低了学习的门槛。
评分从排版和装帧来看,这本书明显是为长期使用而设计的。纸张的质地非常优秀,厚实且具有一定的韧性,即便是频繁翻阅和在页边空白处书写批注,也不易损坏。书脊的装订也非常牢固,打开时能平摊在桌面上,这对于需要对照多页内容进行学习的读者来说,是极其重要的细节。我是一个喜欢在书上做标记和画重点的人,这本书的米黄色内页设计也十分友好,长时间阅读下来,眼睛的疲劳感明显低于那些高光白纸的书籍。封面虽然简洁,但其材质带来的温润触感,也让人愿意长时间地把它拿在手中。这不仅仅是一本冰冷的知识载体,更像是一个值得信赖的伙伴。很多时候,我们低估了物理书籍的体验感对学习效果的影响。一本设计精良、手感舒适的书籍,会自然而然地激发我们去亲近和研读它的欲望。这本书在每一个实体细节上的用心,都体现了对学术严谨性和用户体验的双重承诺,这一点值得高度赞扬。
评分同学你例子不用那么多生僻单词会shi吗?!
评分Perfect book for beginners
评分讲解各种仔细清楚......
评分还是快速的过了一遍,也算没有半途而废。
评分同学你例子不用那么多生僻单词会shi吗?!
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